Если вы считаете эту модель полезной, поставьте ей лайк и отметьте нас на https://github.com/LianjiaTech/BELLE! BELLE основан на Bloomz-7b1-mt и настроен с использованием 2 млн данных на китайском языке в сочетании с 50 000 фрагментами данных на английском языке из открытого исходного кода Stanford-Alpaca, что обеспечивает хорошее понимание инструкций на китайском языке и возможности генерации ответов. Код генерации данных на китайском языке и другую подробную информацию можно найти в репозитории нашего проекта на Github: https://github.com/LianjiaTech/BELLE. Мы обучили модели, используя наборы данных разных размеров (200 000, 600 000, 1 000 000 и 2 000 000 выборок) для обучения инструкциям, и получили разные версии модели, как показано ниже: Обратите внимание, что входные данные должны быть отформатированы следующим образом как при обучении, так и при выводе. В приведенном выше примере не использовался контекст предыдущих поворотов разговора. Если вы хотите выполнить понимание многоходового диалога, вы можете объединить предыдущие этапы разговора в формате Human:{input}nnAssistant:{output} и ввести их в функцию генерации. В модели, обученной на текущей базовой модели и данных, все еще существует несколько проблем: 1. Модель может генерировать фактические данные…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: BelleGroup
Теги: bloom, feature-extraction, text2text-generation, zh, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 186 | Загрузок: 83
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
